品質ゲート、評価、リカバリー制御を備えた継続的自律エージェントループのパターン。
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概要と使いどころ
X、LinkedIn、TikTok、YouTube、ニュースレター、マルチプラットフォームリパーパスキャンペーンのためのプラットフォームネイティブなコンテンツシステムを作成。ソーシャル投稿、スレッド、スクリプト、コンテンツカレンダー、または1つのソースアセットをプラットフォームごとにきれいに適応させたい場合に使用。
フックを介してセッションを観察し、信頼度スコアリング付きのアトミックなインスティンクトを作成し、それらをスキル/コマンド/エージェントへ進化させるインスティンクトベースの学習システム。v2.1ではプロジェクトスコープのインスティンクトを追加し、プロジェクト間の汚染を防止します。
LLM API利用のコスト最適化パターン — タスク複雑度によるモデルルーティング、予算追跡、リトライロジック、プロンプトキャッシュ。
C++テストの作成・更新・修正、GoogleTest/CTestの設定、失敗やフレーキーテストの診断、カバレッジ/サニタイザーの追加時にのみ使用。
Webアプリケーションのためのデプロイメントワークフロー、CI/CDパイプラインパターン、Dockerコンテナ化、ヘルスチェック、ロールバック戦略、プロダクションレディネスチェックリスト。
pytest-djangoによるDjangoテスト戦略、TDD方法論、factory_boy、モック、カバレッジ、Django REST Framework APIのテスト。
Djangoプロジェクトの検証ループ:マイグレーション、リンティング、カバレッジ付きテスト、セキュリティスキャン、リリースやPR前のデプロイ準備チェック。
dmux(AIエージェント用tmuxペインマネージャ)を使用したマルチエージェントオーケストレーション。Claude Code、Codex、OpenCodeなどのハーネス間での並列エージェントワークフローのパターン。複数エージェントセッションの並列実行やマルチエージェント開発ワークフローの調整に使用。
ローカル開発向けのDockerおよびDocker Composeパターン、コンテナセキュリティ、ネットワーキング、ボリューム戦略、マルチサービスオーケストレーション。
評価駆動開発(EDD)原則を実装するClaude Codeセッションのための正式な評価フレームワーク
Exa MCPによるニューラル検索。ウェブ、コード、企業リサーチに対応。ウェブ検索、コード例、企業インテリジェンス、人物検索、AIによるディープリサーチが必要な場合に使用。
fal.ai MCPによる統合メディア生成 — 画像、動画、音声。テキストから画像(Nano Banana)、テキスト/画像から動画(Seedance、Kling、Veo 3)、テキストから音声(CSM-1B)、動画から音声(ThinkSound)をカバー。AIで画像、動画、音声を生成したい場合に使用。
オブザーバビリティ、セキュリティ境界、ライフサイクル管理を備えた長期稼働エージェントワークロードの運用。
自律型Claude Codeループのパターンとアーキテクチャ — シンプルなシーケンシャルパイプラインからRFC駆動のマルチエージェントDAGシステムまで
Djangoセキュリティベストプラクティス、認証、認可、CSRF対策、SQLインジェクション防止、XSS防止、セキュアなデプロイ設定。
Djangoアーキテクチャパターン、DRFによるREST APIデザイン、ORMベストプラクティス、キャッシュ、シグナル、ミドルウェア、プロダクショングレードのDjangoアプリ。
firecrawlとexa MCPを使用したマルチソースディープリサーチ。Webを検索し、調査結果を統合し、ソース帰属付きの引用レポートを提供。トピックについてエビデンスと引用付きの徹底的なリサーチが必要な場合に使用。
PostgreSQL、MySQL、および一般的なORM(Prisma、Drizzle、Kysely、Django、TypeORM、golang-migrate)にわたるスキーマ変更、データマイグレーション、ロールバック、ゼロダウンタイムデプロイメントのためのデータベースマイグレーションベストプラクティス。
トレーニングデータの代わりにContext7 MCPを使用して最新のライブラリやフレームワークのドキュメントを取得。セットアップの質問、APIリファレンス、コード例、またはユーザーがフレームワーク名(React、Next.js、Prismaなど)を指定した場合にアクティベート。
REST APIデザインパターン(リソース命名、ステータスコード、ページネーション、フィルタリング、エラーレスポンス、バージョニング、レート制限を含む本番API向け)
あらゆる公開ソース向けの完全自動化AI駆動データ収集エージェントを構築 — 求人、価格、ニュース、GitHub、スポーツなどあらゆるデータに対応。スケジュールでスクレイピングし、無料LLM(Gemini Flash)でデータを強化し、Notion / Sheets / Supabaseに結果を保存し、ユーザーフィードバックから学習。GitHub Actionsで100%無料で稼働。ユーザーが自動的にデータを監視、収集、追跡したい場合に使用。
エンジニア技術面接の壁打ちスキル。設計判断が問われる問題を出題し、回答を4段階で採点して記録する。「勉強しよう」「クイズ出して」「面接対策」などで起動。
Review database schema design and detect anti-patterns. Based on common RDB design knowledge and best practices. Supports Prisma, Drizzle, Rails, Django, Laravel, TypeORM, Sequelize, SQLAlchemy, and raw SQL (DDL). Use when the user says "review DB design", "check schema", "review table design", "review migration", "check for anti-patterns", "DB設計をレビューして", "スキーマを見て", "テーブル設計を確認して", "マイグレーションをレビューして", "アンチパターンがないか調べて", "この設計で問題ないか見て".